Klasifikasi pengolahan citra dua objek menggunakan jaringan saraf tiruan

Klasifikasi pengolahan citra dua objek menggunakan jaringan saraf tiruan

Klasifikasi pengolahan citra dua objek menggunakan jaringan saraf tiruan

Klasifikasi pengolahan citra dua objek menggunakan jaringan saraf tiruan
Klasifikasi pengolahan citra dua objek menggunakan jaringan saraf tiruan

Pernahkah kalian melihat sebuat alat sensor yang dapat membedakan dua objek yang berbeda kita bisa membuat program seperti itu, nah sebagai contoh kita akan membedakan 2 objek wanita yaitu wanita dengan mengenaka kerudung dan tidak mengenakan maka source code aplikasinya seperti di bawah.

Source Code
imgPath = 'D:\Document\Lecture\Tesis\Data Citra\Klasifikasi\';imgExt = '*.jpg';sizeResize = 35;imageFiles = dir(strcat(imgPath, imgExt));      countFiles = length(imageFiles);arrInputColumn = sizeResize * sizeResize;arrInputRow = 100;arrInput = zeros(arrInputColumn:arrInputRow);for i=1:countFiles    currentFileName = imageFiles(i).name;    img = imread(strcat(imgPath, currentFileName));    imgResize = imresize(img, [sizeResize, sizeResize]);       imgGray = rgb2gray(imgResize);    imgEH = histeq(imgGray);    imgEdge = edge(imgEH, 'canny', 0.2);            imwrite(imgResize, strcat(imgPath, strcat('preprocessing\resize\', currentFileName)));    imwrite(imgGray, strcat(imgPath, strcat('preprocessing\grayscale\', currentFileName)));    imwrite(imgEH, strcat(imgPath, strcat('preprocessing\equaliasihistogram\', currentFileName)));    imwrite(imgEdge, strcat(imgPath, strcat('preprocessing\edgedetection\', currentFileName)));        imgTranspose1 = reshape(imgEdge.', 1, []);    imgTranspose2 = imgTranspose1(:);    arrInput(i, :) = imgTranspose2;endinput = arrInput.';countColumn = sizeResize * sizeResize;inputLatihJilbab = input(1:countColumn, 1:25);inputLatihNonJilbab = input(1:countColumn, 51:75);inputLatih = [inputLatihJilbab, inputLatihNonJilbab];
inputTestJilbab = input(1:countColumn, 26:50);inputTestNonJilbab = input(1:countColumn, 76:100);inputTest = [inputTestJilbab, inputTestNonJilbab];
target1 = zeros(1:2);target2 = zeros(1:2);countRowTarget = 25;for(j=1:countRowTarget)    target1(j) = 1;    target2(j) = 0;endtargetLatih = [target1, target2];targetTest = [target1, target2];

Peletakan Gambar sebagai objek berada di directory D:\Document\Lecture\Tesis\Data Citra\Klasifikasi\selamat mencoba, jika ada yang di tanyakan silahkan bertanya di kolom komentar.
Buka Komentar